基于游客体验效用的旅游承载力评价方法，本文主要内容关键词为：承载力论文,效用论文,游客论文,评价论文,方法论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
旅游承载力(tourism carrying capacity)的概念最初由美国学者Sumner提出，到20世纪70年代开始逐渐运用到国家公园管理领域，其核心思想是：通过限制旅游资源的使用率来保证森林公园和自然保护区的自然及社会环境维持在一个可接受的状态[1]。进入20世纪90年代以后，承载力研究开始与旅游业的可持续发展[2-4]、延长旅游产品生命周期以及游客旅游需求联系起来[5]。尽管旅游承载力理论得到了进一步的发展，但关于旅游承载力概念的应用仍然存在局限性。最大的困难来自如何决定环境资源、娱乐体验以及管理行为这3个维度之间的相互作用关系以及各自的变化范围。为了更好地将承载力概念融入应用领域，如今，欧美等发达国家已将承载力目标管理方法作为现代自然旅游地管理框架的核心，并相继建立了应用最为广泛的三大管理框架[6]：可接受变化限度(Limits of Acceptable Change，LAC)、游客影响管理(Visitor Impact Management，VIM)、游客体验和资源保护(Visitor Experience and Resource Protection，VERP)。 关于旅游承载力概念，学者们习惯性根据自己研究的侧重点对其进行定义。因此，旅游承载力的定义在学术界一直没有统一。具有代表性的定义是世界旅游组织(UNWTO)给出的：“在满足游客高水平体验以及没有对旅游地环境资源产生负面影响的情况下，旅游地接纳游客的水平”。崔凤军提出的[7]“在某一旅游地环境的现存状态和结构组合不发生对当代人及未来人有害变化的前提下，在一定时期内旅游地所能承受的旅游者人数。”然而，随着旅游承载力相关领域研究地不断深入，对于承载力概念体系的科学性在学术界和管理应用领域仍然存在着诸多争议和讨论[8]，特别是20世纪80年代以后，一些学者对承载力概念及评价方法提出了质疑。主要问题包括以下三个方面： (1)将“游客使用率”或“游客数量”作为旅游承载力的承载对象存在衡量偏差。承载力主要关注的是资源的利用水平，而管理目标关注的是环境条件，所以两者存在着投入与产出目标的不一致。我国学者杨锐也指出：“具有不同个人特征，及从事不同旅游活动的游客对环境的负面影响程度会大不相同”[9]，因此，所谓的游客数量超载未必导致环境状态不可接受的变化的出现。 (2)承载力概念在实证研究上缺乏理论支撑。McCool指出“承载力理论的最大问题就是其概念界定的模糊性”[10]。如LAC管理框架中的承载力概念是以“环境或游客体验出现不可接受变化”作为判定标准。然而，在实际评价过程中“不可接受变化”是一个规范性问题而非实证性问题，容易出现主观臆断，所以往往导致研究缺少坚实的理论依据。 (3)过分关注使用率对游客体验效用的影响。例如关于游客拥挤感知和社会规范曲线的研究中，直接向游客出示不同拥挤度水平的图片，让游客选出每个拥挤水平的可接受程度[11-12]。这种研究方法忽视了游客对拥挤的感知会受到其他多重并存环境属性的共同影响。比如对于自然景观十分优美的景点，拥挤程度对游客体验效用的负面影响可能会相对较小，反之亦然。因此，孤立地对某一环境属性承载力进行评价研究会造成较大的偏差[13]。 不难看出，对于承载力这一事物属性定性研究所面临的诸多问题，势必将依靠定量化研究方法才能得以解决。因此，本文在前人研究的基础上，从游客游憩体验入手，考察多重环境属性共同影响下的旅游承载力，并试图探索出一种具有一定适用性的承载力测量方法，以期为解决承载力研究过程中遇到的诸多问题提供新的思路和参考。研究贡献主要体现在： (1)理论层面上，首先将消费者成本效益分析(Cost Benefit Analysis，CBA)作为理论基础，根据LAC的基础框架[14-15]，将承载力的研究重点从“什么样的使用率是过高的”转移到“什么样的环境变化是不可以接受的”，如此便扩展了承载力的承载内涵及评价对象，并强调游客作为“不可接受”的评判者。 (2)评价指标方面，突破以往将满意度作为评价指标的传统评价方法，而以体验效用的货币形式-意愿支付(Willingness To Pay，WTP)作为衡量工具。 (3)实证应用层面上，Lawson和Manning的研究已经陈述了环境价值的单位化方法，在此基础上，利用环境价值评价方法及消费者剩余理论，进一步将游客体验效用货币化，以保证游客成本-效用分析的可操作性[16]。另外，引入选择试验及条件logit模型，揭示游客对不同环境属性的敏感性，以期为管理部门选择有效的环境改善方案提供理论依据。 1 研究方法 本文中旅游承载力的定义：在一定时期内，旅游地自然环境和游客旅游体验出现不可接受变化之前的环境状态。其中的环境状态不单指游客人数还包括自然环境、人文环境以及管理要素，定义中承载力的实质是在自然环境和游客旅游体验约束条件下旅游环境状态集的下界，目的是在保证环境基本完整前提下，为游客提供高质量的旅游体验。 1.1 研究假设 假设1：“游客体验”先于“自然环境”发生不可接受的变化 由旅游承载力的定义可知，承载力以“自然环境”和“游客体验”作为约束条件，所以由二者限定的承载力可能出现不一致的情况。一种可能是，在“自然环境”约束条件下确定的使用率阀值并没有导致“游客体验”出现不可接受的变化，另一种可能是，游客体验效用先于环境出现明显退化。考虑到本文旨在从游客感知角度来分析旅游承载力，故将后一种可能作为研究的假设条件，以限定本文的研究范围，并避免可能出现的歧义。 假设2：门票为游客消费旅游产品的唯一成本 本研究仅将门票费用作为价值评价的依据，而并未考虑游客交通费用、餐饮费用、住宿费用等其他旅行成本[17]，所以最终的效用价值从某种程度上可能会被低估，但从游客角度将目前测量的效用值与门票价格进行成本-效用分析，仍然具有实际意义。 1.2 基于成本-效益理论的承载力判定方法 从本文承载力的定义出发，游客体验出现“不可接受变化”的标准是什么？对于旅游承载力的判定，其关键点在于刻画“最大可接受变化”状态指标的选择。在众多关于游客体验的研究中，通常采用满意度作为体验效用的评价指标。比如Saveriades和Salerno[18-19]的研究中，设定满意度达到最大值所对应的使用率即为承载力，然而根据承载力定义，使用率阀值是可以接受的“最坏”情况而非“最好”情况，虽然其意图是认为从该点之后满意度开始下降，但“下降”并不意味着“不可接受”，显然这样的设定未免显得过于严格。游客对“不可接受”这一状态的认定应是一个经济行为，因为游客对旅游产品的消费行为同样遵循“利润”最大化这一原则。 对旅游消费这一经济行为本文作如下分析：在其他环境要素不变的情况下，随着使用水平(游客人数)的提高，与满意度变化相类似[20]，游客边际效用同样会出现先上升后下降的变化趋势，如图1所示，当边际效用(Marginal Utility，MU)等于边际成本(Marginal Cost，MC)时，游客群体的净效用(Net Utility，NU=TU-TC)达到最大值，此时游客人数等于
。此后随着游客人数的增加，净效用值开始下降，当MU=0即游客人数达到
时总效用达到最大值，而当游客人数大于
时，总效用(Total Utility，TU)开始小于总成本(Total Cost，TC)，此时游客获得的净福利值为负，显然负的净福利值是游客断然不能接受的。故设定游客人数介于
和
之间时为“可接受域”，大于
为“不可接受域”，
即为承载力或使用率阀值。然而
并非是固定的数值，当其他环境属性发生变化时，
可能会出现移动。考虑到过分关注游客使用率而忽视其他环境属性对游客体验效用的影响，会对承载力的测算产生一定的偏误。因此与以往研究不同的是，本文在研究游客承载力的同时，将其他环境属性作为承载力的影响因素。综上所述结合旅行成本假设，环境状态的评价标准如表1所示。
图1 游客成本-效益曲线 1.3 选择试验(Choice Experiment，CE) 正如上文所述，承载力评价的首要工作是确定游客的体验效用，为了准确测量各环境属性对游客体验效用的贡献值，本文采用选择试验作为研究工具。CE的技术特点与传统的资源价值评价方法——条件评价法(Contingent Valuation Method，CVM)相类似，都属于陈述性偏好法[21]，是在虚拟的市场环境下，利用消费者表达的意愿支付(WTP)或接受意愿补偿(Willingness To Accept，WTA)作为隐性价格，进而估计出某种环境属性对应的货币形式经济价值，即消费者剩余的变化量。不同之处在于，CVM过程中普遍假设在其他条件都不变的情况下，以某一特定环境属性的水平变化所导致的价值的变化，即边际价值估计。但实际上，游客的游憩需求并非是对某个单个要素的需求，而是对构成一次游憩旅行的各种要素的综合性需求。当然，构成这种综合需求各要素的重要性对旅游者可能并不一致，而且各个要素之间可能存在着一定的替代或互补关系。因此，游客从某一游憩活动中获得的总效用水平是各种环境属性的共同作用的结果。另外，研究游客对环境变化的价值感知，要考虑到游客预期的影响，即游客体验效用会受到基期状态(现状)的影响[22]，游客会将变化后的情况与现状做比较，所以游客的体验效用值是相对的。CE是将变化后的情况与现状作对比而得出的相对值，这也正是选用CE的合理性所在。 1.4 随机效用函数及条件logit模型 根据McFadden[23]的随机效用理论和Lancaster的要素价值理论，任何物品都可以被一组特征要素及要素的不同水平来描述。由于影响消费者效用函数的各种要素不可能全部被识别，比如来自消费者自身的某些难以观测到的偏好。所以，效用函数是由产品的某些可以识别属性的固定项与那些无法观测的影响因素共同决定的。对于面临J种选择的第i个消费者而言，假设该消费者选择j的效用为：
式中
是备选属性集
的系数向量，如果消费者选择了k，则有理由相信对于消费者而言，k一定是J个备选属性集中效用最大的。因此，可用统计模型表示选择k的概率为：
与二值选择模型一样，在此考虑probit和logit两个模型。由于需要计算正态分布的多重积分的缘故，选择probit模型具有一定的难度。相比之下，选择logit模型更加方便可靠。当J个干扰项相互独立且都服从极值分布时：
式中μ是标量参数通常取1，等式(4)就是选择试验过程中被经常使用的条件logit模型，模型参数估计常采用极大似然估计方法[24]，其对数似然函数为：
其中，
是指示变量，表示当第i个人选择第j个备选属性集时为1，否则为0。所以，对于每一个i，有且只有一个
=1。 在一个给定的自然景区资源环境系统中，经济价值的变化是指这个系统能够给人们福利带来的影响。所以，景区环境属性水平变化的边际价值可以通过人均消费者剩余来表示。Parsons和Kealy提出了符合需求理论的补偿剩余测算方法[25]。一旦得到了参数向量β的估计值，便可进一步测算出由于属性集变化引起的福利水平变化值。比如，从初始状态
变化到新的状态
的消费者剩余的变化为：
式中α表示消费者收入的边际效用，通常用成本属性的系数表示。由式(1)可知，各属性水平变化的边际价值等于相应属性系数与成本属性系数之比[26]。 2 变量选取与数据收集 2.1 变量选取 指标体系能否完整反映研究对象的特征是属性评价的关键[27]。通过构建效用函数实现承载力这一定性问题的定量化研究过程中，需要充分识别影响效用的主要因素。我国学者董成森认为，承载力受到景区生态环境、基础设施、服务设施、当地居民心理以及旅游者心理的综合影响[28]。Hendee认为，人们从事户外娱乐活动时主要受3个维度的影响，包括社会条件(如遇到其他游客的人数)、资源条件(如自然环境和人文资源)、管理条件(如游客限制措施景区卫生管理)[29]。因此本研究在前人研究经验的基础上，选取下列5个具有代表性的环境属性作为承载力的评价指标，环境属性水平及变量名详见表2，并对变量特征做如下说明：
(1)植被覆盖率。作为森林公园环境属性的标志性特征，也是森林公园研究的常见指标。 (2)垃圾数量。从以往的研究来看，景区卫生环境是影响游客体验的重要指标，本文以人行路每200 m的垃圾数量为测量指标。 (3)景点拥挤度。承载力的目的之一是要刻画环境约束条件下游客使用率的上限，因此，旅游旺季景点处的拥挤程度，是刻画使用率的必要指标。鉴于游客到旅顺口国家森林公园从事的旅游活动比较单一，主要以登山和观光为主，所以对于拥挤的研究区域设定在景点登山道路，借鉴Manning[30]的可视化拥挤研究方法，以视野内瞬时可见人数(People At One Time，PAOT)作为单位面积(100
)游客使用率的评价指标。 (4)人文景观保护程度。历史文化资源是我国众多森林公园的主要共性特征，是影响游客体验效用的重要因素，预调研中，课题组发现部分古迹存在着不同程度的破损，特别是游客题字、涂鸦、攀爬、触摸等行为所导致的人为损坏。 (5)门票价格。一方面门票价格是公园管理部门限制游客数量的重要手段，另一方面，正如前文假设2所述，门票费用作为唯一的旅行成本是价值评价过程和衡量承载力的工具指标。考虑当前景区实行免费进入，所以另设4个虚拟价格。 2.2 数据收集与试验设计 旅顺口国家森林公园地处辽东半岛最南端，是国家重点风景名胜区和国家自然保护区，是自然资源和人文资源复合型森林公园的典型代表。研究团队于2012年8月在旅顺口国家森林公园及其周边地区对游客开展预调研，收集游客对问卷内容的反馈意见，以便调整问卷内容，并于2012年“十一”黄金周期间对旅顺口国家森林公园展开为期5天的游客问卷调查。在各主要景点处共发放问卷369份，剔除信息填写不完全的36份问卷，共得有效问卷333份。 有必要对问卷的选择试验部分进行说明。从属性的数量和水平的个数可以得到675种可能的属性组合，如此繁多的选择组合不可能在问卷中全部得以体现，更不可能让游客从中去选出他们认为最优的组合方案。所以进一步采用正交试验设计方法，得到交互作用下25个属性水平组合(附录1)。首先将当前的环境属性组合(或环境现状)作为基准方案，再对其余24种组合进行随机排序，然后按顺序选取3种组合与基准方案一同作为一个选择集，即可将这25种组合设计成8个选择集，再根据选择集的个数编成8个调查问卷版本。每个版本都包含一个基准方案(景区环境属性现状)，作为其他三种虚拟环境属性组合的参照，问卷模式参见表3。在进行问卷的选择实验部分时，会出示相应环境属性彩色图片以便于游客的直观理解。 3 实证分析
3.1 条件logit模型估计结果与分析 为了分析环境属性对游客选择决策和边际效用的影响，首先通过条件logit模型进行参数估计，其对数似然函数如等式(5)所示，由数据结构可知每个样本有4个观测值，调查样本总量为333个，所以总共有1 332个观测值。从模型的估计结果(表4的第3和第4列)可以看出，除Vegetion3、Garbage1和Crowd4这3个变量外，其余变量均在95%的置信水平下显著，模型的拟合优度指标伪
为0.241。 借鉴Lawson和Manning[31]对基础场景系数计算方法，假设同种属性在不同水平下的效用和为零，由相应环境属性系数的负项和可计算得到基准场景的系数。考虑到非线性模型的系数不能直接反映各个属性水平对游客决策的边际影响，因此通过计算各属性水平机会比来进一步进行解释和分析(表4第5列)。机会比可以表示在各属性交互作用下，由某一属性水平引起的被选方案相对概率变化值，如基准方案中的拥挤程度下降到Crowd 2水平(10人/100
)，该方案被选中的概率会增加7.2倍，表明游客对拥挤程度下降一个水平非常敏感，同时也反映出景区当前的拥挤程度偏高。植被覆盖率或人文景观保护程度的降低均会降低游客选择的概率，反之亦然。相对于植被覆盖率，游客对人文景观保护程度有更显著的偏好，同时对其变化也更加敏感。当门票价格越高，其所对应的属性集被选择的概率就越低，Payment系数为-0.024，意味着在其他环境条件不变的情况下，门票价格每上升1元，游客接受该环境的概率会变为原来的exp(-0.024)=0.977倍，或者说接受概率下降2.3%。当然，在基准组合属性的基础上增加游客人数会降低游客选择这一方案的概率，有趣的是当拥挤程度下降到Crowd 1水平(3人以下/100
)时同样会降低备选方案的选择概率，说明景区游客过多或过少都会对游客的旅游体验效用产生负影响。另外，垃圾数量的正向边际变化会对游客的接受概率产生负向影响，由垃圾数量增加所产生的负向影响(接受概率为原来的0.45倍)要高于垃圾数量减少所产生的正向影响(接受概率为原来的1.176倍)，说明游客对景区卫生环境的恶化更加敏感。
3.2 体验效用测算与承载力分析 接下来进一步通过计算游客平均消费者剩余来获得体验效用的货币值，即边际WTP。根据等式(6)可以得到各环境属性水平的边际WTP，结果如表4最后一列所示，拥挤程度从10人/100
到20人/100
，游客效用值会出现一个明显的下降，特别是在超过30人/100
之后，游客效用水平降为负值。相对于其他指标，植被覆盖率的变化并没有对游客体验效用产生明显的影响，另外当人文景观保护程度达到Protect 3(保存完好，修复痕迹较少)时，对游客效用贡献值达到了一个相对较高值(41.71元)。根据上文1.2的分析，考虑到当前景区施行免费进入，导致图1中的TC与AC曲线均与横轴重合，故可以得到当环境属性贡献的效用值下降到0时，即为该环境属性的承载力。由表4最后一列可知，虽然当前各环境属性水平均未超过承载力，但除“垃圾数量”外，其他属性现状并不乐观，大多已接近承载力状态。这同时也暗示公园环境有着较大的改善空间，特别是“拥挤程度”和“古迹保护程度”属性，考虑到旅游旺季限制游客使用率是十分困难的，相比之下，提高古迹的保护程度就成为提高景区承载力的最有效方法。另外根据环境状态评价标准(表1)，可以得出25个潜在环境属性集的环境状态(表5)，结合附录1可以清晰地看出每个环境属性集的环境状态及其对应的净效用值。可以看出最佳、最差、接近承载力、可接受与不可接受状态所对应的环境属性集。 4 结论及建议
本文提出以环境状态作为最终评价对象的旅游承载力定义，弥补以游客数量作为承载对象可能导致的局限性。在评价方法上，根据游客游憩体验的成本效用制定评价标准，从游客体验效用角度刻画环境的“不可接受”状态，将环境状态作为评价旅游承载力的观测对象。另外，在探究承载力测量方法的同时，着重研究了环境要素边际变化对于承载力的影响，以期从游客效用和决策角度对旅游承载力研究所遇到的问题做出解释。从模型结果和分析可得主要结论如下： 单一环境属性方面，由条件logit模型和边际WTP测算方法得出了游客对于环境属性变化的敏感度，以及各单一环境属性的承载力。结果表明：第一，游客对“拥挤程度”最为敏感，其次为“人文景观保护程度”，相比之下“植被覆盖率”对游客的决策影响比较微弱。因而，改善“拥挤程度”和“古迹保护程度”会对游客福利有一个较大的提升。第二，根据环境属性的边际价值贡献，正如表4所示“植被覆盖率”的承载力介于60%～75%之间，“垃圾数量”的承载力介于6～12件/200 m，“拥挤程度”的承载力介于20～30人/100
，由于“古迹破损程度”的状态采用模糊描述，因此未能得到其量化的承载力值，但当前状态并未超出承载力，所以当前各环境属性均未超过承载力的环境状态，然而，除“垃圾数量”属性外，其他环境属性已接近承载力。另外，多重环境属性方面，根据文中1.2提出的环境状态评价标准(表1)，可以得到25个潜在环境属性集的状态情况，其中最佳状态为属性集｛C21｝，最差状态为属性集｛C10｝，属性集｛C3，C11，C18，C25｝均为接近承载力状态，以及其他可接受与不可接受状态如表5所示。 随着居民对旅游消费需求和质量的不断调高，公园管理部门不应将管理目标仅局限于现有的承载力水平，而应努力寻找提升承载力的有效办法，尽可能实现游客体验效用最大化。因此，识别承载力的影响因素就十分关键。综合上述结论，考虑到改善方案的有效性和可行性，改善“古迹保护程度”是提升旅顺口国家森林公园旅游承载力的最佳方法。在实施对古迹的保护工作中，应尽量避免大规模重建和修复工程对古迹的自身价值造成的二次破坏。面对游客对古迹的保护观念依然淡薄这一现实，应加大教育宣传力度，以减少游客随意踩踏、刻画、题字等不文明行为的发生。 本研究方法丰富了旅游承载力的研究内容和研究视角，也为管理部门提高景区承载力提供了理论依据。目前关于承载力的研究大多集中在植被覆盖率、动物种类、拥挤程度、服务设施等方面，而本研究是针对我国森林公园的自身特点，将历史文化资源作为森林公园旅游资源价值的重要影响因素之一并予以评价，是拓展旅游承载力评价研究内容的一次尝试。当然，该研究方法也存在一定的局限性，比如选择实验过程中要求游客在4种环境条件下进行对比选择，这可能会使受访者在一定程度上感到难以判断甚至困惑，从而影响到客观数据的准确性。再者，“游客体验先于自然环境发生不可接受的变化”及“门票为游客消费旅游产品的唯一成本”这两个研究假设也在一定程度上限制了该方法的适用范围。
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